Masinõpe vs süvaõpe: erinevus ja võrdlus

Masinõpe ja süvaõpe on muutunud iga karjääri lahutamatuks osaks. Aastate jooksul on arvutid püüdnud teha täpseid ennustusi võimalikult vähese inimese sekkumisega.

Masinõpe ja süvaõpe on kaks sellist tehisintellekti katset, mille eesmärk on parandada arvuti tõhusust ja arusaadavust. 

Võtme tagasivõtmine

1. Masinõpe on tehisintellekti alamhulk, mis võimaldab arvutitel õppida ja teha andmepõhiseid otsuseid ilma selgesõnalise programmeerimiseta.
2. Süvaõpe on masinõppe spetsiaalne haru, mis kasutab suurte andmemahtude töötlemiseks ja keeruliste otsuste tegemiseks tehisnärvivõrke.
3. Süvaõpe sobib suurepäraselt struktureerimata andmeid sisaldavate ülesannete puhul, nagu pildituvastus ja loomuliku keele töötlemine, samas kui masinõpe on mitmekülgsem erinevate probleemitüüpide jaoks.

Masinõpe vs süvaõpe 

Masinõpe on AI alamhulk, mis keskendub algoritmide ja statistiliste mudelite väljatöötamisele, mis võimaldavad arvutitel teatud ülesande täitmisel automaatselt oma jõudlust parandada. Sügav õppimine on masinõppe alamvaldkond, mis kasutab andmetest õppimiseks tehisnärvivõrke. Kunstlikud närvivõrgud koosnevad omavahel ühendatud sõlmedest, mis on organiseeritud kihtidena.

Masinõpe keskendub andmete ja algoritmide rakendamisele inimeste teabe hankimise viisi kopeerimiseks.

Mõned masinõpet kasutavad valdkonnad on meditsiin, e-posti filtreerimine, kõnetuvastus ja arvutinägemine. Lisaks on masinõpe tehisintellekti arenenud versioon.

Masinõppe väljundid on arvulised, näiteks punktide klassifikatsioon. 

Süvaõpe põhineb esindusõppega tehisnärvivõrkudel. Sügava mõistmise protsess hõlmab mitme kihi kasutamist võrgus.

Sügavat õppimist tuntakse ka kui sügavstruktureeritud õppimist. Need kihid võivad tõhususe ja arusaadavuse tagamiseks süvaõppes olla heterogeensed.

Süvaõppe arhitektuure on palju erinevaid. Süvaõpe hõlmab miljoneid andmepunkte.

Süvaõpe kipub lahendama keerulisi probleeme, kasutades andmeid ja algoritme. 

Võrdlustabel

Võrdlusparameetrid	Masinõpe	Sügav õppimine
Andmepunktid	Masinõpe hõlmab tuhandeid andmepunkte.	Sügaval õppimisel on lakke andmepunkte.
funktsioon	Masinõppe peamine eesmärk on püsida konkurentsis ja õppida uusi asju.	Süvaõppe funktsioonid keeruliste probleemide lahendamiseks.
Väljundid	Süvaõppe väljunditeks on nii arvväärtusi kui ka vabas vormis elemente.	Masinõpe on vähem keerukas ja seetõttu lihtsam mõista kui süvaõpe.
Keerukus	Masinõpe on vähem keeruline ja lihtsamini mõistetav kui süvaõpe.	Sügav õppimine on keeruline protsess.
Seadistamise aeg	Masinõpe nõuab vähem seadistamisaega.	Sügav õppimine nõuab rohkem seadistamisaega.

Mis on masinõpe?

Masinõpe on tehisintellekti ja arvutiteaduse alamhulk.

Masinõppe peamine eesmärk on keskenduda andmete ja algoritmide rakendamisele, et kopeerida seda, kuidas inimesed teavet omandavad.

Masinõppe algoritmid loovad näidisandmete põhjal treeningandmete mudeli. 

Masinõppel on mitmeid praktilisi rakendusi. Mõned masinõpet kasutavad valdkonnad on meditsiin, e-posti filtreerimine, kõnetuvastus ja arvutinägemine.

Masinõpet kasutatakse nendes valdkondades tõhusalt, kuna muidu on tavapäraste algoritmide väljatöötamine keeruline. Masinõpet tuntakse ärivaldkonnas ennustava analüütikana.

Seetõttu on masinõpe protsess, mis kasutab usaldusväärsete tulemuste saamiseks andmeid ja algoritme. Masinõpe Andmeid ja kasutajat ennast analüüsivate arvutiprogrammide esiletõstmine.

Lisaks on masinõpe tehisintellekti arenenud versioon. Masinõppe väljundid on arvulised, näiteks punktide klassifikatsioon. 

Mõned silmapaistvad masinõpperakendused on põllumajanduses, astronoomias, panganduses, kodanikuteaduses, arvutinägemises, teabeotsingus, kindlustuses, käekirjatuvastuses, turunduses, meditsiinilises diagnostikas ja otsingumootorites.

Masinõppel on teatud piirangud, näiteks võimetus saavutada oodatud tulemusi. Lisaks võib masinõpe alluda erinevatele andmete eelarvamustele. 

Mis on süvaõpe?

Süvaõpe viitab masinõppe harule. Süvaõppe teine ​​nimetus on struktureeritud sügav õpe.

Süvaõppe arhitektuure on palju erinevaid. Mõned neist on sügavad närvivõrgud, sügavad tugevdamine õppimine, sügavate uskumuste võrgustikud ja konvolutsioonilised närvivõrgud.

Mõned süvaõppe praktilised rakendused on arvutinägemises, loomuliku keele töötlemises, bioinformaatikas, materjali kontrollis, kõnetuvastuses ja ravimite kujundamises.

Süvaõppe protsess hõlmab mitme kihi kasutamist võrgus. Need kihid võivad tõhususe ja arusaadavuse tagamiseks olla sügava arusaamise poolest heterogeensed. 

Süvaõpe hõlmab miljoneid andmepunkte. Sügava mõistmise väljundid hõlmavad nii arvväärtusi kui ka vabas vormis elemente.

Süvaõpe kipub lahendama keerulisi probleeme, kasutades andmeid ja algoritme. Sügavat mõistmist saab konstrueerida ahne kiht-kihi meetodil.

Süvaõppemeetoditel on oluline praktiline rakendus järelevalveta õppimine ülesanded. 

Kõige veenvam süvaõppe juhtum on märkimisväärse skaala kõnetuvastus. Teised süvaõppe valdkonnad on visuaalse kunsti töötlemine, pildituvastus, loomuliku keele töötlemine ja kliendisuhete haldamine.

Mõned süvaõppetehnikad võivad siiski näidata probleemset käitumist. 

Peamised erinevused masinõppe ja süvaõppe vahel 

1. Kui masinõpe koosneb tuhandetest andmepunktidest, siis sügav mõistmine miljonitest. 
2. Masinõppe peamine eesmärk on püsida konkurentsis ja õppida uusi asju. Seevastu süvaõpe aitab lahendada keerulisi probleeme. 
3. Masinõpe nõuab vähem seadistamisaega. Teisest küljest nõuab sügav õppimine rohkem seadistamisaega. 
4. Masinõpe on vähem keeruline ja lihtsamini mõistetav kui süvaõpe. 
5. Masinõppe väljundid on arvulised, näiteks skoori klassifikatsioon. Seevastu süvaõppe väljundid sisaldavad nii arvväärtusi kui ka vabas vormis elemente.

viited

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#Applications 
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning#Applications 

Viimati värskendatud: 05. juulil 2023